Au cours des deux dernières années, l'IA générative a fait irruption sur la scène. Des outils révolutionnaires tels que ChatGPT d'OpenAI, DALL-E et Gemini de Google ont été mis à notre disposition. Ces technologies ne changent pas seulement notre vie quotidienne, elles révolutionnent aussi des secteurs entiers. Cette évolution technologique est particulièrement transformatrice pour l'industrie manufacturière.
L'usine du futur fait de l'intelligence artificielle la pierre angulaire de ses activités. Mais dans la vaste boîte à outils de l'IA, une technologie spécifique est en train de changer la donne : l'IA générative. Cet article se penche sur les cas d'utilisation les plus courants de l'IA générative dans l'industrie manufacturière. Nous donnerons quelques exemples éclairants d'entreprises manufacturières de renommée mondiale qui ont innové leurs opérations grâce à l'IA générative.
Qu'est-ce que l'IA générative ?
L'IA générative est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle capable de générer de nouveaux contenus ou données similaires à ceux sur lesquels elle a été formée. Cela signifie que, sur la base d'un contenu généré précédemment, elle utilise des algorithmes et des modèles pour créer du texte, des images, des vidéos, du design, de l'audio, du code et des simulations. La GenAI est un imitateur avancé qui apprend des modèles et des structures à partir de données et utilise ces connaissances pour générer des données synthétiques (telles que des images, des vidéos, du texte).
En quoi l'IA générative diffère-t-elle de l'IA traditionnelle ? La principale distinction réside dans les résultats obtenus. Alors que l'IA générative est capable de créer des données entièrement nouvelles qui ressemblent étroitement à ses données d'entraînement, l'IA traditionnelle se concentre sur l'analyse des données afin de faire des prédictions ou d'identifier des modèles basés sur les données d'entrée sur lesquelles elle a été entraînée.
Cas d'utilisation de l'IA générative dans l'industrie manufacturière
De la création de concepts innovants à l'optimisation de la livraison, l'IA générative révolutionne chaque étape du parcours de fabrication.
Dans la phase conceptuelle, l'IA générative peut générer des concepts et des modèles optimisés pour la conception et le prototypage de produits, ce qui accélère le développement des produits tout en minimisant les coûts.
Dans la phase de production, les capteurs intelligents et l'analyse avancée des données révolutionnent la maintenance des équipements. Ces systèmes analysent les relevés des capteurs, les journaux de maintenance et l'historique des défaillances afin de prévoir les pannes potentielles avant qu'elles ne se produisent. Outre la maintenance prédictive, les systèmes détectent également les problèmes de qualité.
L'IA générative ne se contente pas d'automatiser les tâches, elle responsabilise la main-d'œuvre. En exploitant les données individuelles des employés, elle propose des formations ciblées et des instructions de travail personnalisées, ouvrant ainsi la voie à une main-d'œuvre plus qualifiée et plus adaptable.
Tout au long de la chaîne d'approvisionnement, l'analyse avancée des données change la donne. En analysant d'énormes ensembles de données, les entreprises peuvent prévoir les fluctuations de la demande, optimiser les niveaux de stock et planifier les itinéraires de livraison les plus efficaces.
Conception du produit
L'IA générative révolutionne la conception des produits en apportant un mélange unique de créativité et d'efficacité. Plus précisément, les outils génératifs texte-image aident les concepteurs à combler le fossé entre les concepts et les conceptions prêtes pour la production.
Le travail du concepteur ou de l'ingénieur produit consiste à définir des objectifs de conception spécifiques, en tenant compte de paramètres tels que les objectifs de durabilité, les coûts de production, les critères ou la conformité des produits et les conditions de fabrication. Les systèmes d'IA générative génèrent diverses options de conception sur la base de ces paramètres prédéfinis.
Une fois ces modèles créés, les systèmes d'IA proposent des améliorations pour optimiser des aspects tels que la recyclabilité, le choix des matériaux et l'emballage, garantissant ainsi que le produit final est à la fois efficace et durable. Avec des prototypes virtuels prometteurs en main, les ingénieurs et les concepteurs peuvent évaluer et affiner les modèles suggérés, en sélectionnant les meilleurs pour la suite du développement.
Avantages de l'IA générative dans la conception de produits :
- Raccourcir le cycle de conception
- Passer facilement des idées initiales aux modèles prêts pour la production
- Stimuler la créativité
Intégration texte-image de l'Institut de recherche Toyota
L'Institut de recherche Toyota a mis au point une plate-forme intégrant les croquis de conception et les exigences techniques dans des outils d'IA générative basés sur la conversion de texte en image. Cela permet aux concepteurs automobiles de combiner les forces traditionnelles de Toyota en matière d'ingénierie avec les capacités de pointe de l'IA générative moderne.
Par exemple, des contraintes telles que la traînée (qui affecte le rendement énergétique) et les dimensions du châssis, telles que la hauteur de caisse et la taille de l'habitacle (qui affectent la maniabilité, l'ergonomie et la sécurité) peuvent désormais être implicitement incorporées dans le processus d'IA générative.
Maintenance prédictive
L'IA générative porte la maintenance prédictive à un niveau supérieur. Elle apprend le comportement attendu de l'équipement en analysant les données des capteurs, les journaux de maintenance et l'historique des pannes. Elle identifie ensuite les anomalies subtiles qui peuvent précéder une panne. Même le plus petit changement ne passe pas inaperçu ; imaginez une augmentation minuscule des vibrations dans un moteur à turbine - l'IA la signale comme un problème potentiel.
L'IA générative ne se contente pas de prédire les défaillances, elle peut même simuler leur déroulement. Cela permet une maintenance ciblée avant que les choses ne s'arrêtent de manière imprévue - et coûteuse. Les fabricants peuvent maximiser la durée de vie des équipements et éviter les temps d'arrêt.
Avantages de l'IA générative dans la maintenance prédictive :
- Prévenir les temps d'arrêt
- Simuler des pannes d'équipement
- Optimisation des calendriers de maintenance
Maintenance prédictive Senseye de Siemens
En février 2024, Siemens a intégré une nouvelle fonctionnalité d'intelligence artificielle générative (IA ) à sa solution de maintenance prédictive - Senseye Predictive Maintenance. Cette nouvelle fonctionnalité s'appuie essentiellement sur les points forts de l'IA existante et rend l'ensemble du processus plus conversationnel et convivial.
Le système tire parti des connaissances acquises sur des machines similaires et optimise les stratégies de maintenance pour différents équipements. Il rend les interactions entre les hommes et les machines plus fluides et les tâches prédictives plus efficaces, ce qui permet de réduire le temps et les ressources grâce à l'utilisation d'interfaces de dialogue en ligne pour une prise de décision précoce et éclairée.
Contrôle de la qualité
L'IA générative analyse de grandes quantités de données, notamment des images de produits parfaits ou défectueux. Ces données peuvent provenir de diverses sources, telles que des caméras haute résolution sur les lignes de production, des registres d'inspection historiques et même des réclamations de clients. En analysant cet énorme ensemble de données, l'IA apprend les détails complexes de ce qui constitue un produit parfait.
Elle peut identifier en temps réel les moindres défauts qui pourraient échapper à l'œil humain lors d'une inspection traditionnelle. L'IA peut analyser les données historiques pour identifier les zones des produits les plus susceptibles de présenter des défauts. Cette analyse peut suggérer une approche d'inspection plus ciblée, axée sur ces zones critiques.
Avantages de l'IA générative pour le contrôle de la qualité :
- Rationalisation de l'analyse des causes profondes
- Détection des défauts en temps réel
- Qualité constante de la production
Inspection révolutionnaire de la qualité de l'image par Bosch
Bosch avait déjà mis en œuvre la reconnaissance d'images par IA pour l'inspection de la qualité. Cependant, la qualité de fabrication dans les usines Bosch avait déjà atteint des niveaux élevés, ce qui signifiait que la collecte de données sur les dommages et les produits défectueux pour former le système d'IA devenait un défi. Pour obtenir suffisamment de données d'images sur les types de défauts - sans produire intentionnellement des pièces endommagées - Bosch a donc opté pour un système d'inspection basé sur l'IA générative.
Sur la base d'un nombre relativement restreint d'images pour chaque type de défaut, l'IA générative a créé plus de 15 000 images artificielles indiquant toute erreur. Cette approche a permis à Bosch d'entraîner ses modèles d'inspection optique automatisée bien plus tôt dans le processus de production.
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Formation de la main-d'œuvre
En matière de formation de la main-d'œuvre, il n'existe pas d'approche unique. C'est là que l'IA générative entre en jeu ; elle crée un apprentissage sur mesure pour chaque travailleur.
L'IA analyse les données relatives aux performances des employés, leurs responsabilités, leur niveau d'expérience et les compétences de la main-d'œuvre afin de générer du matériel de formation personnalisé. Ces programmes de formation tiennent également compte des réglementations et des directives en vigueur dans l'atelier.
L'IA générative ne se contente pas de réagir aux déficits de compétences de la main-d'œuvre. Elle a la capacité de prédire ces lacunes en analysant les données relatives aux performances des employés. Cette anticipation permet aux organisations de concevoir de manière proactive des programmes d'apprentissage ciblés, garantissant ainsi une main-d'œuvre en constante évolution qui a toujours une longueur d'avance.
En outre, l'IA générative facilite les expériences d'apprentissage interactives par le biais d'interfaces de chat, permettant aux individus d'interagir avec des assistants dotés d'IA tels que ChatGPT. Les employés peuvent recevoir un retour d'information immédiat, poser des questions et demander des éclaircissements sur les domaines qu'ils souhaitent améliorer.
Outre les modules de formation, l'IA générative peut générer des instructions de travail dynamiques et faciles à suivre, guidant les employés à travers des tâches complexes de manière précise et claire. L'IA peut personnaliser les instructions en fonction de la tâche, de l'expérience du travailleur et même des variations de l'équipement.
L'IA générative ne se contente pas de fournir des instructions, elle offre des conseils en temps réel. Imaginez une superposition d'IA sur la tablette ou les lunettes intelligentes d'un travailleur qui met en évidence son étape spécifique, affiche des visuels pertinents et fournit même une assistance au dépannage par le biais de commandes vocales ou de chatbots.
Avantages de l'utilisation de l'IA générative pour la formation de la main-d'œuvre :
- Formation personnalisée au niveau individuel
- Amélioration de la rétention des connaissances et du développement des compétences
- Accès facile à des instructions de travail actualisées et adaptables
La recherche intelligente de Lozier dans tous les outils
Le fabricant de magasins de détail Lozier a mis en œuvre une plateforme intranet dotée d'une fonctionnalité de recherche activée par GenAI. Cette fonction de recherche intelligente permet aux utilisateurs d'explorer des outils externes, des systèmes de billetterie, des applications de messagerie et des systèmes de gestion de fichiers, notamment Office 365 et Google Drive. Avec l'aide de l'IA, les employés obtiennent une réponse riche et contextuelle à une requête de recherche par le biais d'une recherche et de réponses conversationnelles.
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Chaîne d'approvisionnement
Au-delà de la production, l'IA générative révolutionne un autre domaine essentiel : la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Elle offre une puissante boîte à outils pour gérer les risques, prédire les fluctuations de la demande, optimiser les itinéraires de livraison et, en fin de compte, stimuler l'efficacité sur l'ensemble de la chaîne.
La première application de l'IA générative dans la chaîne d'approvisionnement est la prévision de la demande, où l'IA analyse les données historiques et les tendances du marché pour créer des prévisions de la demande. Cela permet aux entreprises d'optimiser les niveaux de stock, en évitant les ruptures de stock et les surstocks coûteux. Elles peuvent s'assurer qu'elles disposent de la bonne quantité de produits au bon moment, maximisant ainsi la satisfaction des clients et les ventes.
Les algorithmes génératifs optimisent également le processus de transport. Le système crée les itinéraires de livraison les plus efficaces en analysant les conditions de circulation, les prévisions météorologiques et les horaires de livraison. Cela permet de réduire considérablement les coûts de transport, la consommation de carburant et le temps de livraison total.
L'une des applications les plus recherchées de l'IA dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement est la gestion des stocks, qui met en évidence sa capacité d'adaptation. Elle peut recommander des niveaux de stock optimaux pour chaque produit, en prenant habilement en compte des facteurs tels que la saisonnalité, les fluctuations de la demande et les perturbations potentielles. Les entreprises sont ainsi rassurées sur la capacité de l'IA à gérer différents facteurs, ce qui les aide à minimiser les coûts de stockage et à s'assurer qu'elles disposent des stocks nécessaires pour répondre aux besoins des clients.
Enfin, les modèles d'IA générative peuvent créer des simulations de scénarios de risque. Étant donné que les perturbations et les événements imprévus menacent constamment les chaînes d'approvisionnement, l'IA générative crée des scénarios de risque, notamment des perturbations au niveau des fournisseurs, des catastrophes météorologiques ou des situations politiques. Cela permet aux entreprises d'atténuer ces risques de manière proactive en diversifiant leur base de fournisseurs, en négociant des contrats plus favorables ou en identifiant des fournisseurs alternatifs en cas de perturbations.
Avantages de l'utilisation de l'IA générative pour la gestion de la chaîne d'approvisionnement :
- Une résilience accrue
- Prise de décision fondée sur des données
- Amélioration de la satisfaction des clients
Microsoft Dynamics' 365 Copilot pour les chaînes d'approvisionnement
Microsoft Dynamics 365 Copilot peut être intégré dans le Microsoft Supply Chain Center. Il permet d'identifier de manière proactive les facteurs externes tels que la météo, les finances et la géographie qui pourraient affecter les opérations critiques de la chaîne d'approvisionnement. Les informations prédictives mettent en évidence les commandes affectées par divers aspects tels que les matériaux, les stocks, les transporteurs et les réseaux de distribution.
Les utilisateurs peuvent ensuite générer automatiquement des courriels pour notifier les partenaires concernés et traiter les perturbations potentielles. En outre, les conseils fournis dans l'application permettent aux utilisateurs de bénéficier d'une aide immédiate et contextuelle directement dans l'application, ce qui améliore l'expérience et l'efficacité de l'utilisateur.
Comment l'IA générative va transformer l'industrie manufacturière
Depuis que l'IA générative est devenue un outil puissant et convivial, elle a transformé les industries en stimulant l'efficacité et en suscitant l'innovation. L'industrie manufacturière est à l'avant-garde de cette révolution.
Selon une étude récente de Capgemini, 48 % des entreprises manufacturières interrogées reconnaissent que l'IA générative va stimuler leur industrie. Cela indique la reconnaissance du potentiel de la technologie à transformer l'industrie manufacturière. Les fabricants expérimentent déjà des mises en œuvre visant à intégrer l'IA générative dans leurs opérations; 30 % des cadres de la fabrication industrielle déclarent que leur organisation pilote déjà l'IA générative. Deux applications dominent les projets pilotes : la conception de pièces sur mesure, en première position, suivie de la maintenance prédictive en deuxième position.
Cependant, les possibilités de l'IA générative dans la fabrication vont au-delà de la conception et de la maintenance prédictive. L'IA générative révolutionne l'industrie manufacturière en renforçant le contrôle de la qualité grâce à une détection supérieure des défauts pour des produits irréprochables, en optimisant les chaînes d'approvisionnement grâce à des prévisions plus innovantes, à la gestion des stocks et à des itinéraires efficaces pour réduire les coûts et assurer des livraisons fiables, et en personnalisant la formation de la main-d'œuvre grâce à des programmes adaptables sous différents formats pour stimuler les performances des employés et l'apprentissage continu, ce qui, en fin de compte, entraîne des gains significatifs en termes d'efficacité, d'innovation et de compétitivité dans l'ensemble de l'industrie.
